JP2026517543A - ニコチン摂取量を低減するためのシステム、方法および装置 - Google Patents

Abstract

ベイピングを監視するためのシステムは、既存のベイピング装置に取り付けられたベイプ監視装置を備える。ベイプ監視装置は、既存のベイピング装置からヒットが取られたときを検出し、ヒットに関するヒットデータのパケット（例えば、ヒットの時間および持続時間）をスマートフォンなどのローカルデバイスに送信する。ヒットデータのパケットを受信すると、いくつかの実施形態では、ローカルデバイスは位置を追加する。位置有りまたは無しのヒットデータのパケット（ヒットデータ）は、ローカルデバイスからサーバに送信される。サーバ上で実行されるソフトウェアは、ヒットデータを分析し、ソフトウェアがアクションを実行する必要があると判断した場合、ソフトウェアは、ローカルデバイスと通信し、アクションに影響を与える。アクションの例には、激励メッセージの表示、提案の作成、チャレンジの提起などが含まれる。

Description

数多くの研究により、喫煙は、肺癌、心臓発作、および脳卒中を含む多くの疾患に関連付けられる。これらの研究結果を疑う人を見出すことは困難であるが、米国だけで３０００万人を超える喫煙者が存在し、喫煙関連疾患を有する米国人は１６００万人を超えると推定されている。世界保健機関によれば、喫煙は世界最大の予防可能な死因である。１１億人を超える人々が世界中で喫煙している。

タバコ産業は、毎年数十億ドルの利益を上げ、タバコ、ニコチン含有液体、および多くのタバコ関連製品を販売する。同時に、タバコの使用者がニコチンの摂取量を減らすかまたは完全に止めるのを支援することを目的とする二次産業が存在する。この産業は、自己啓発ガイド、ニコチンパッチ、ニコチンガムなどを販売している。

それにもかかわらず、多くの人々が毎年喫煙を開始し、これはしばしば、同年代のグループに溶け込むためや、喫煙家庭で育ったためである。これらの若者は多くの場合、喫煙の真の危険を認識できる前に喫煙を開始するか、または何らかの害が起こる前にやめることができると信じる。要するに、これらの人々は、ニコチン含有製品の依存性を過小評価している。

残念ながら、いったん喫煙が開始されると、やめることは非常に困難である。ニコチンは、タバコおよびベイピング装置の主な副産物である。ニコチンは依存性物質である、脳内に入ると、ニコチンがドーパミンの放出を引き起こし、これによって喫煙者は心地よくされる。喫煙者がやめると、ドーパミンの欠如によって不快感の状態が引き起こされ、元喫煙者は不安や抑うつ感を感じる。

いくつかの研究は、喫煙をやめることはコカインまたはヘロインの習慣を断つのと全く同様に困難であることを示している。

近年、従来のタバコ（パイプおよび葉巻を含む）から電子タバコ（ベイピング）への移行が起こっている。これらの電子タバコは、タバコが実際に燃焼せず、したがって、電子タバコによって生成される煙またはミストは、多くの毒性化学物質を含まないので、より健康的な代替物として市販されている。しかしながら、電子タバコはニコチンをユーザの肺に送達し、電子タバコからの排出物はホルムアルデヒドなどの他の潜在的に危険な化学物質を含む。また、電子タバコは、ユーザの周りの人々への受動喫煙が少ないと考えられている。

最近、喫煙者は、車内および自宅以外のどこでも喫煙することがより困難であると分かっている。レストラン、バー、公共の建物において、さらにはビーチでも、喫煙を禁止するために、地方自治体および州の条例が制定されている。多くの病院は、以前は専用の喫煙エリアを有していたが、現在は禁煙区域であり、駐車場、歩道、または病院の近くの任意の場所で喫煙が禁止されている。

喫煙のリスクを十分に理解し、喫煙する場所を見つけることが困難であり、一部の集団では社会的受容性が低下するにもかかわらず、タバコおよび電子タバコの喫煙者は、自分で禁煙することが非常に困難または不可能であると感じている。この状況により、ニコチンガム、ニコチンパッチ、禁煙を支援する医薬品などの多くの禁煙支援ツールが開発されてきた。この考え方は、喫煙者がタバコの使用を停止すると、脳が、ドーパミンを放出し続けるのに必要なニコチンをサプリメントから受け取るというものである。さらに、サポートグループ（アルコホーリクス・アノニマス－ＡＡまたはナルコティクス・アノニマス－ＮＡと同様）および禁煙ホットラインが、喫煙者が禁煙するのを助けるために設置されている。したがって、喫煙者は、ニコチンの補充的供給ならびに行動変容を促するのに役立つツールを必要とする場合がある。例えば、多くの喫煙者は、電話で話しているときまたはバーにいるときにタバコを使用するなどの特定の状況的習慣に陥る。

さらに、催眠療法を含む他の心理社会的禁煙方法が導入されている。

それでもなお、多くの喫煙者は、喫煙またはベイピングをやめたいと思っていても、喫煙またはベイピングをやめる成功は限られている。

ベイピングを監視し、洞察および禁煙支援を提供するシステムを含む、ユーザがニコチン摂取量を低減するのを支援することが必要とされる。

ベイプを監視するためのシステムは、既存のベイピング装置に取り付けられるベイプ監視装置を含む。ベイプ監視装置は、既存のベイピング装置からヒット（吸入）が行われたときを検出し、ヒットに関するヒットデータ（例えば、ヒットの時間および持続時間）のパケットをスマートフォンなどのローカルデバイスに送信する。ヒットデータのパケットを受信すると、いくつかの実施形態では、ローカルデバイスは、位置を追加する。位置を含むまたは含まないヒットデータのパケット（ヒットデータ）は、ローカルデバイスからサーバに送信される。サーバ上で実行されるソフトウェアはヒットデータを分析し、アクションが実行されるべきであるとソフトウェアが判定する場合、ソフトウェアは、ローカルデバイスと通信して、アクションに影響を及ぼす。サンプルアクションには、インスピレーションメッセージを表示すること、提案を行うこと、チャレンジを呼び出すことなどが含まれる。

一実施形態では、ベイプ監視装置を含むベイピングを監視するためのシステムが開示される。ベイプ監視装置は、ロジック（またはプロセッサ）と、ヒット検出器と、無線送信機とを有する。ベイプ監視装置は、既存のベイピング装置に接続するように構成されており、ヒットが既存のベイピング装置のマウスピースから吸引されると、空気がチャネルを通ってベイプ監視装置に流れる。ヒット検出器は、チャネルと流体連通しており、ヒットが吸引されると、チャネルを通って流れる空気がヒット検出器によって検出され、ロジック（またはプロセッサ）によって送信機がヒットデータを送信する。ヒットデータは、ヒットの時間およびヒットの持続時間を含む。ベイピングを監視するためのシステムは、プロセッサと、非一時的メモリと、トランシーバと、サーバとの通信手段（例えば、セルラーデータまたはＷｉ－Ｆｉによる）と、デバイスの位置を決定する手段（例えば、ＧＰＳ）と、非一時的メモリからプロセッサ上で実行されるソフトウェアとを有する装置を含む。装置がヒットデータを受信することに応答して、装置は位置を読み取り、装置は位置データを有するヒットデータをサーバに送信する。サーバソフトウェアは、サーバのサーバプロセッサ上で実行される。位置データを有するヒットデータを受信すると、サーバソフトウェアは、位置データを有するヒットデータを処理して、アクションが必要とされるときを決定し、アクションが必要とされる場合、サーバソフトウェアは、トランザクションを装置に送信し、このトランザクションはアクションを示す。装置においてトランザクションを受信することに応答して、プロセッサ上で実行されるソフトウェアは、インスピレーションメッセージを表示すること、提案を行うこと、チャレンジを呼び出すことなどのアクションを実行する。

別の実施形態では、エンクロージャを有するベイプ監視装置を含む、ベイピングを監視するためのシステムが開示される。エンクロージャ内には、メモリを備えたロジックと、ヒット検出器と、無線送信機とがある。エンクロージャは、既存のベイピング装置に接続するように構成されて（例えば、既存のベイピング装置の一端にシールする）、ヒットが既存のベイピング装置のマウスピースから行われると、空気がエンクロージャの内部空洞を通ってベイプ監視装置に流れ、ヒット検出器は、内部空洞と流体連通しており、ヒットが行われると、内部空洞を通って流れる空気がヒット検出器によって検出され、ロジックによってヒット記録がメモリに記録される。システムは、無線送信機を使用してヒット記録をユーザデバイス（例えば、スマートフォン）に送信する手段を含み、ここでヒット記録が処理される。

別の実施形態では、ベイピングを監視する方法が開示され、この方法は、ベイプ装置からヒットが行われたときを決定する工程およびヒットの詳細を記録する工程（例えば、ヒットが行われたとき、ヒットが行われた場所、および／またはヒット記録におけるヒットの持続時間を記録する工程）、および、ヒットの詳細が記憶されるスマートフォンなどの装置にヒットの詳細を送信する工程を含む。装置において複数の詳細（例えば、複数のヒット記録）を受信した後、複数の詳細から統計が生成されるおよび／または報告される。

別の実施形態では、既存のベイピング装置に接続するように構成されたエンクロージャを含む、ベイプ監視装置が開示される。そのような場合、ヒットが既存のベイピング装置のマウスピースから行われると、空気がエンクロージャの吸入ポートからエンクロージャの内部空洞に流入し、既存のベイピング装置の吸気口に流入する。ベイプ監視装置は、エンクロージャ内に位置するロジックを含む。ロジックは、メモリと、ヒット検出器と、無線送信機とを含む。ヒット検出器は、内部空洞と流体連通しており、ヒットが既存のベイピング装置のマウスピースから行われると、空気が内部空洞から既存のベイピング装置の吸気口に引き込まれ、内部空洞内の空気圧が低減され、ヒット検出器によってヒットが検出され、ロジックによってヒット記録がメモリに記録される。ロジックに電力を供給するために、電源（例えば、バッテリまたはコンデンサ）が、ベイプ監視装置内にあるまたはそれに取り付けられる。

本発明は、添付の図面と併せて考慮されるとき、以下の詳細な説明を参照することによって、当業者によって最もよく理解され得る。

ベイピングを監視するためのシステムのデータ接続図 ベイピングを監視するためのシステムで使用される典型的な携帯電話の概略図 ベイピングを監視するためのシステムで使用されるサーバなどの典型的なコンピュータシステムの概略図 ベイピングを監視するためのシステムのベイプ監視装置の概略図 ベイピングを監視するためのシステムのセットアップのためのユーザインターフェースを示す図 ベイピングを監視するためのシステムの日次状態およびフィードバックのためのユーザインターフェースを示す図 ベイピングを監視するためのシステムのベイプ監視装置の例示的なエンクロージャの一実施形態を示す図 ベイピングを監視するためのシステムのベイプ監視装置の例示的なエンクロージャの一実施形態を示す図 ベイピングを監視するためのシステムのベイプ監視装置の例示的なエンクロージャの第２の実施形態を示す図 ベイピングを監視するためのシステムのベイプ監視装置の例示的なエンクロージャの第２の実施形態を示す図 ベイピングを監視するためのシステムのベイプ監視装置の第２の概略図 ベイプ監視システムの例示的な学習実装形態を示す図 ベイプ監視システムの例示的な停止実装形態を示す図 ベイプ監視システムの例示的な学習フローチャート ベイプ監視システムの例示的な停止フローチャート ベイピングを監視するためのシステムのユーザの友人間に競争を提供するための別のユーザインターフェースを示す図 ベイピングを監視するためのシステムのユーザにインスピレーションを提供するための別のユーザインターフェースを示す図

ここで、本発明の現在好ましい実施形態を詳細に参照し、その実施例を添付の図面に示す。以下の詳細な説明を通して、すべての図において同じ参照番号は同じ要素を指す。

概して、ベイピングを監視するためのシステムは、既存のベイピング装置とインターフェースし、ベイピングデータ／活動をスマートフォンなどのローカルデバイスに記憶／転送し、次いでサーバに記憶／転送し、そこでデータ／活動が分析されユーザにフィードバックされて、ユーザがニコチンの摂取量を減らし最終的には禁煙する可能性を改善することによって、既存のベイピング装置の使用量を測定する機能を提供する。

図１を参照すると、ベイピングを監視するためのシステムのデータ接続図が示されている。この実施例では、ベイプ監視装置３００は、既存のベイピング装置１００に取り付けられている。図示されるように、ベイプ監視装置３００は、既存のベイピング装置１００がベイプに使用されるときにヒットデータ３１５を収集し、これはヒットが行われると称される。ヒットデータ３１５は、各ヒットの時間および持続時間、または各ヒットの開始時間および終了時間を含む。

ベイプ監視装置３００とユーザのスマートフォン１０８との間で接続（無線または有線のいずれか）が行われるときは、１つまたは複数のヒットに関するヒットデータ３１５が、ベイプ監視装置３００から、ここではスマートフォン１０８として示されるローカルデバイスに転送される。ベイピングを監視するためのシステムは、フィードバックおよび報告のためにローカルデバイスを利用するので、ローカルデバイスは、スマートフォン１０８、または、タブレット、ノートパソコン、デスクトップコンピュータ、スマートウォッチなどの他の同様のユーザデバイスであることが想定されることに留意されたい。ローカルデバイスに対する制限はなく、ローカルデバイスは、ベイプ監視装置３００と少なくとも時々通信することが条件である。本明細書の残りの部分では、ローカルデバイスはスマートフォン１０８として示される。

いくつかの実施形態では、ベイプ監視装置３００は、定期的にユーザのスマートフォン１０８（または他のデバイス）に接続し、１つまたは複数のヒットに関するヒットデータ３１５をスマートフォン１０８にアップロードする。ベイプ監視装置３００は、ベイプ監視装置３００がスマートフォン１０８（または他のローカルデバイス）に接続することができない時間中にヒットデータ３１５を記憶するための永続メモリ６７４（図４参照）などのストレージを有しており、最終的にベイプ監視装置３００がスマートフォン１０８に接続することができる際に、記憶されたヒットデータ３１５がスマートフォン１０８（または他のローカルデバイス）にアップロードされることが完全に想定される。

スマートフォン１０８を使用する実施形態では、スマートフォンは、既知または将来の任意のネットワークトポロジーを介して、サーバコンピュータ１０２（専用サーバまたはクラウドベースのサーバ）と通信する。図１に示す実施例では、スマートフォン１０８は、セルラーネットワーク１０３を介しておよび／またはデータネットワーク１０７（例えば、インターネット）を介してサーバコンピュータ１０２と通信する。

ベイプ監視装置３００が無線接続によってスマートフォン１０８に接続する実施形態では、ベイプ監視装置３００はスマートフォン１０８にローカルであると想定される。したがって、スマートフォン１０８が、各ヒットの時間および持続時間、または各ヒットの開始時間および終了時間のいずれかを含むヒットデータ３１５を受信すると、スマートフォン１０８上で実行されるソフトウェアは、全地球測位サブシステム９１（図２参照）または任意の測位システムを読み取り、ソフトウェアが、サーバコンピュータ１０２を有する実施形態ではサーバコンピュータ１０２にヒットデータ３１５を転送する前に、スマートフォン１０８の位置をヒットデータ３１５に追加する。位置がサーバコンピュータ１０２によって使用されて、ユーザが各ヒットを実行する際のユーザの位置が特定されることが想定される。例えば、サーバコンピュータ１０２がユーザの自宅位置および職場位置に関する情報を有し、ヒットデータ３１５の複数の記録がユーザの自宅位置と職場位置との間の移動中に行われたヒットを示す場合、サーバコンピュータ１０２は、ヒットが職場への／職場からの通勤中に行われたことを導き出す。

サーバコンピュータ１０２を有する実施形態では、サーバコンピュータ１０２は、ユーザのスマートフォン１０８から受信される、ヒットデータ３１５を含む様々なデータを記憶するための永続メモリ５７４へのアクセスを有する。スマートフォン１０８とサーバコンピュータ１０２との間の１つの経路は、図示のようにセルラーネットワーク１０３およびデータネットワーク１０７を経由するものであるが、任意の既知のデータ経路が想定される。例えば、スマートフォン１０８のＷｉ－Ｆｉトランシーバ９６（図２参照）は、インターネットを含むデータネットワーク１０７と、したがってサーバコンピュータ１０２と直接通信するために使用される。

サーバコンピュータ１０２は、ネットワーク１０３／１０７を介してスマートフォン１０８と通信して、スマートフォン１０８のディスプレイ８６（図２参照）上にユーザインターフェースを提示し、ベイプ監視装置３００から受信されたヒットデータ３１５を交換し、ステータスなどの情報および中止に関する助言を伝達する。

サーバコンピュータ１０２は、スマートフォン１０８上で動作するアプリケーションおよび／またはスマートフォン１０８上で動作する標準化されたアプリケーション（例えば、ブラウザ）と通信する。

図では、単一のベイプ監視装置３００と単一のスマートフォン１０８とが示されているが、ベイプ監視装置３００およびスマートフォン１０８（または他のローカルデバイス）の数は限定されない。さらに、ユーザは複数の既存のベイピング装置１００を有することができるので、２つ以上のベイピング監視装置３００がユーザのスマートフォン１０８と通信するように構成されることも想定される。同様に、サーバコンピュータ１０２は単一のコンピュータとして示されているが、複数のコンピュータが協働して動作してサーバ機能を提供することが十分に想定される。

図２を参照すると、スマートフォン１０８の概略図が示されている。例示的なスマートフォン１０８は、ベイピングを監視するためのシステムのユーザインターフェース（例えば、図５および６を参照）にアクセスするために使用される典型的な電話デバイスを表す。この例示的なスマートフォン１０８は、典型的な形態で示されている。同様の態様で同様の結果を達成する異なるアーキテクチャが知られており、本発明は、任意の特定のスマートフォン１０８システムアーキテクチャまたは実装形態に何ら限定されない。この例示的なスマートフォン１０８では、プロセッサ７０が、ランダムアクセスメモリ７５内のプログラムを実行する。プログラムは、通常、永続メモリ７４内に格納され、必要に応じてランダムアクセスメモリ７５にロードされる。また、プロセッサ７０によってアクセス可能であるのは、加入者識別を有するＳＩＭカード８８（加入者情報モジュール）である。プロセッサ７０は、任意のプロセッサであり、典型的には電話用に設計されたプロセッサである。永続メモリ７４、ランダムアクセスメモリ７５、およびＳＩＭカードは、例えばメモリバス７２によってプロセッサに接続される。ランダムアクセスメモリ７５は、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ、ＲＤＲＡＭ、ＤＤＲ、ＤＤＲ－２などの選択されたプロセッサ７０との接続および動作に適した任意のメモリである。永続メモリ７４は、データを永続的に記憶するために好適な任意のタイプ、構成、容量のメモリ、例えば、フラッシュメモリ、リードオンリーメモリ、バッテリバックアップメモリなどである。一部のスマートフォン１０８では、永続メモリ７４は、ＳＤ（セキュアデジタル）カード、マイクロＳＤカードなどの適切なフォーマットのメモリカードの形態で取り外し可能である。

また、プロセッサ７０には、セルラーネットワークインターフェース８０、グラフィックスアダプタ８４、およびタッチスクリーンインターフェース９２などの周辺サブシステムに接続するためのシステムバス８２が接続されている。グラフィックスアダプタ８４は、プロセッサ７０からコマンドを受信し、ディスプレイ８６上の表示画像に表示されるものを制御する。タッチスクリーンインターフェース９２は、ナビゲーションおよび選択機能を提供する。

概して、永続メモリ７４および／またはＳＩＭカード８８の一部は、プログラム、実行可能コード、電話番号、連絡先、およびデータなどを記憶するために使用される。いくつかの実施形態では、オーディオファイル、ビデオファイル、テキストメッセージなどの他のデータが永続メモリ７４に記憶される。

周辺機器は例示であり、全地球測位サブシステム９１、スピーカ、マイクロフォン、ＵＳＢインターフェース、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）トランシーバ９４、Ｗｉ－Ｆｉトランシーバ９６、カメラ９３、マイクロフォン９５、画像センサなどの他のデバイスが業界で知られており、その詳細は簡潔かつ明瞭にするために示されていない。

セルラーネットワークインターフェース８０は、無線媒体７８を介して、ＧＳＭ（登録商標）、ＴＤＭＡ、ＬＴＥなどの任意のセルラーバンドおよびセルラープロトコルを介して、スマートフォン１０８をセルラーネットワーク１０３に接続する。使用されるセルラー接続のタイプに制限はない。セルラーネットワークインターフェース８０は、セルラーネットワークを介してスマートフォン１０８に音声通話、データ、およびメッセージングサービスを提供する。

ローカル通信のために、多くのスマートフォン１０８は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈトランシーバ９４、Ｗｉ－Ｆｉトランシーバ９６、またはその両方を備える。スマートフォン１０８のそのような機能は、スマートフォン１０８と、ベイプ監視装置３００と、サーバコンピュータ１０２との間のデータ通信を提供する。

図３を参照すると、典型的なコンピュータ（例えば、サーバコンピュータ１０２）の概略図が示されている。例示的なコンピュータシステムは、バックエンド処理、レポート生成、データ表示などに使用される典型的なコンピュータシステムを表す。このサーバコンピュータ１０２は、同様のまたは異なる態様で同様の結果を達成する異なるアーキテクチャが知られているので、その最も単純な形態で示されており、本発明は、任意の特定のコンピュータシステムアーキテクチャまたは実装形態に何ら限定されない。いくつかの実施形態では、サーバコンピュータ１０２は、サーバコンピュータのアレイの一部であり、いくつかの実施形態では、クラウドコンピューティングリソースである。

この例示的なコンピュータシステムでは、プロセッサ５７０は、ランダムアクセスメモリ５７５内のプログラムを実行する。プログラムは、通常、永続メモリ５７４内に格納され、必要に応じてランダムアクセスメモリ５７５にロードされる。プロセッサ５７０は、任意のプロセッサであり、典型的には、任意の数のコア処理要素などを有するコンピュータシステム用に設計されたプロセッサである。ランダムアクセスメモリ５７５は、例えばメモリバス５７２によってプロセッサに接続される。ランダムアクセスメモリ５７５は、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ、ＲＤＲＡＭ、ＤＤＲ、ＤＤＲ－２などの選択されたプロセッサ５７０との接続および動作に適した任意のメモリである。永続メモリ５７４は、データを永続的に記憶するのに適した任意のタイプ、構成、容量のメモリ、例えば、磁気ストレージ、フラッシュメモリ、リードオンリーメモリ、バッテリバックアップメモリ、磁気メモリなどである。永続メモリ５７４は、典型的には、システムバス５８２または当該業界で知られている任意の他のインターフェースを介してプロセッサ５７０にインターフェース接続される。

ネットワークインターフェース５８０（例えば、データネットワーク１０７に接続するた）、任意選択的なグラフィックスアダプタ５８４、およびキーボードインターフェース５９２（例えば、ユニバーサルシリアルバスＵＳＢ）も、システムバス５８２を介してプロセッサ５７０に接続されることが示されている。グラフィックスアダプタ５８４は、プロセッサ５７０からコマンドを受信し、ディスプレイ５８６上の表示画像に表示されるものを制御する。キーボードインターフェース５９２は、ナビゲーション、データ入力、および選択機能を提供する。

概して、永続メモリ５７４の一部は、プログラム、実行可能コード、ベイプ監視装置３００からのヒットデータ３１５、および他のデータなどを記憶するために使用される。

周辺機器は例示であり、スピーカ、マイクロフォン、ＵＳＢインターフェース、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈトランシーバ、Ｗｉ－Ｆｉトランシーバ、画像センサ、温度測定デバイスなどの他のデバイスが当該業界で知られているが、その詳細は簡潔かつ明瞭にするために示されていない。

図４を参照すると、ベイプ監視回路３０１の概略図が示されている。ロジックまたはゲートアレイを使用して同様の機能を実装することが知られているが、図４に示される実施例は、ランダムアクセスメモリ６７５内のプログラムを実行または実行するためにプロセッサ６７０を使用する。いずれの実装形態も十分に想定され、本明細書に含まれる。

プログラムは、概して、永続メモリ６７４内に記憶され、必要に応じてランダムアクセスメモリ６７５にロードされるが、いくつかの実施形態では、プログラムは、永続メモリ６７４から実行される。プロセッサ６７０は、任意のプロセッサであり、典型的には組み込みシステム用に設計されたプロセッサである。ランダムアクセスメモリ６７５は、当該業界で知られているようにプロセッサに接続される。いくつかの実施形態では、ランダムアクセスメモリ６７５は、プロセッサ６７０に統合されるかまたは組み込まれる。ランダムアクセスメモリ６７５は、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＳＤＲＡＭ、ＲＤＲＡＭ、ＤＤＲ、ＤＤＲ－２などの選択されたプロセッサ６７０との接続および動作に適した任意のメモリである。永続メモリ６７４は、データを永続的に記憶するために好適な任意のタイプ、構成、容量のメモリ、例えば、フラッシュメモリ、リードオンリーメモリ、バッテリバックアップメモリなどである。永続メモリ６７４は、典型的には、システムバス６８２または当該業界で知られている任意の他のインターフェースを介してプロセッサ６７０にインターフェース接続され、いくつかの実施形態では、永続メモリ６７４はプロセッサ６７０に組み込まれる。

また、システムバス６８２を介してプロセッサ６７０に接続された無線トランシーバ６７６（例えば、スマートフォン１０８または他のローカルデバイスに接続するため－いくつかの実施形態では送信機のみ）も示されている。

いくつかの実施形態では、時間関数回路６８０は、システムバス６８２に接続されるか、またはプロセッサ６７０に統合される。時間関数回路６８０は、ヒット記録に付加するための時刻値をプロセッサに提供する。

ヒット検出器６９０は、ユーザが既存のベイピング装置１００を使用して空気（およいベイプ）を吸い込むときを検出する。いくつかの実施形態では、ヒット検出器６９０は、ヒットの開始時およびヒットの停止時を特定する。したがって、プロセッサは、ヒットの開始時間（時間関数回路６８０を使用して）およびヒットの停止時間（同様に時間関数回路６８０を使用して）を記録する。したがって、ユーザが既存のベイピング装置１００でヒットを実行するたびに、プロセッサは、ヒットの開始時間およびヒットの持続時間（例えば、７秒）またはヒットの終了時間のいずれかを含むヒットデータ記録を永続メモリに記録する。いくつかの実施形態では、プロセッサ６７０が無線トランシーバ６７６を通してスマートフォン１０８に接続される場合、ヒットデータ記録は、無線トランシーバ６７６を通してスマートフォン１０８に直ちに伝達されることに留意されたい。いくつかの実施形態では、プロセッサ６７０がスマートフォン１０８への接続を欠いている場合、１つまたは複数のヒットデータ記録が永続メモリに記録され、次いで、接続が利用可能になった際に無線トランシーバ６７６（または送信機）を介してスマートフォン１０８に送信される。

いくつかの実施形態では、無線トランシーバ６７６は、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈまたはＷｉ－Ｆｉなどの、任意の伝送プロトコルおよび周波数帯域を使用する無線トランシーバである。いくつかの実施形態では、無線トランシーバ６７６は、独自プロトコルを使用する無線トランシーバであることも想定される。いくつかの実施形態では、無線トランシーバ６７６は、有線であり、データは永続メモリに記憶され、次いで、有線接続がなされた際に、例えば、ベイプ監視装置３００を充電する際に、ベイプ監視装置３００からスマートフォン１０８に転送される。

いくつかの実施形態では、ベイプ監視回路３０１は、プロセッサ６７０にベイプ監視回路３０１の位置を報告する全地球測位回路６７９（例えば、ＧＰＳ受信機）などの測位回路をさらに含む。そのような実施形態では、ベイプ監視回路３０１がヒット記録をキャッシュする場合があるので、各ヒットが取られたときのベイプ監視回路３０１の位置が、各ヒット記録に付加される。

概して、永続メモリ５７４の一部は、プログラム、実行可能コード、およびベイプ監視データなどを記憶するために使用される。

図４に示されるように、例えば、システムバス６８２を介して、プロセッサにインターフェースされる、ヒット検出器６９０が存在する。ヒット検出器６９０は、ユーザが既存のベイピング装置１００からヒットを受ける（例えば、ニコチンを吸入する）ときを検出するセンサである。ベイプ監視装置３００は、既存のベイピング装置１００にインターフェース接続され、既存のベイピング装置１００の開口部を通る空気の流れが、ベイプ監視装置３００のハウジングを通って流れる。例えば、既存のベイピング装置１００が、一端にマウスピースを有し、他端に排気口を有する場合、マウスピースからの吸入によって、外部空気が開口部に引き込まれる。そのような場合、ベイプ監視装置３００は既存のベイピング装置１００に取り付けられ、開口部に流入する空気は、ベイプ監視装置３００のハウジングからもたらされる。したがって、ヒット検出器６９０は、既存のベイピング装置１００の開口部に入る空気の流れと流体連通し、ユーザが既存のベイピング装置１００からヒットを受けるときを監視する。例えば、１つの想定されるヒット検出器は圧力センサである。ベイプ監視回路３０１が初期化されると、圧力センサからベース圧力測定が行われる。ユーザが既存のベイピング装置１００からヒットを受けると、ベイプ監視装置３００内に位置する開口部を通って既存のベイピング装置１００内に空気が引き込まれる。ヒット中、圧力センサ（ヒット検出器６９０）によって測定されるベイプ監視装置３００内の圧力は、ベース圧力測定値以下に降下する。当然ながら、そのような圧力降下または変化は、移動（例えば、トンネルに出入りする列車中）または天候（例えば、前線が接近するとき）に起因して生じることが想定されるが、そのような圧力偏差は、その持続時間がしばしばユーザによってとられる典型的なヒットよりもはるかに短いかまたは長いため、無視される。圧力スイッチ、圧力センサ、吸入中に回転するタービンまたはファン（例えば、光学インタラプタ、磁気検出器、または回転を検出する他の手段に連結される）などを含むがこれらに限定されない、任意のヒット検出器が想定される。

ヒット検出器６９０の別の実施例は、力センサまたはスイッチ（例えば、ダイヤフラムにインターフェース接続された磁石およびリードスイッチまたは類似物）のいずれかにインターフェース接続されたダイヤフラムである。ダイヤフラムは、一方の側で外部空気圧を有し、反対側でベイプ監視装置３００の内部の空気圧を有する。ヒット中に空気が開口部から引き込まれると、ベイプ監視装置３００内の空気圧は低下するが、ベイプ監視装置３００外の空気圧は比較的一定のままである。

ヒット検出器６９０の別の実施例は、タービンまたはファンブレードであり、これらは、ベイプ監視装置３００の外側から既存のベイピング装置１００の開口部に入る空気の流れが、タービンまたはファンブレードを通って流れ、ユーザがヒットを行う間にタービンまたはファンブレードを回転させるように配置される。タービンまたはファンブレードが回転するときを検出する任意の既知の手段が想定され、光センサに向けられる光ビームを遮断すること、ワイヤのコイルを通過するタービンまたはファンブレードによって引き起こされる渦電流を検出すること、タービンまたはファンブレード上の小さな磁石からの磁気変化を検出することなどを含むが、これらに限定されない。

当該技術には、空気流または圧力降下を検出するための多くの方法が存在し、そのすべてが本明細書に含まれるため、ヒット検出器６９０に制限は設けられていない。例えば、０～１ＬＰＭを検出するＭＥＭＳフローセンサがある。いくつかのエアフロ―センサは、マイクロ加熱素子と、マイクロ加熱素子の近くに配置された複数の温度変換器とを使用する。空気流がない場合、加熱素子からの熱は、温度変換器を均等に加熱するが、空気流が流れると、１つまたは複数の温度変換器は、空気流によって冷却され、ヒット検出器６９０によって検出される。別のエアフロ―センサは、空気が流れるときに移動する偏向板または類似物であり、偏向板の移動は、光検出器、渦検出器、磁石検出器、カメラなどによって測定される。多くのより新しいタイプの流量検出器が、例えば、瞬間給湯器で使用するために毎日開発され、任意のそのような装置が、ヒット検出器６９０として本明細書に含まれる。

以下に論じられるように、プロセッサ６７０上で実行されるソフトウェアは、ヒット検出器６９０を監視する。ヒットが発見されると、ソフトウェアは、時間関数回路６８０を読み取り、ヒットの開始時間を記録する。そのヒットが弱まると、ソフトウェアはヒットの終了時刻を記録する。次いで、ソフトウェアは、このヒットについてのヒットデータ３１５を作成する。ヒットデータは、ヒットのタイムスタンプ（開始時間または終了時間のいずれか）と、ヒットの持続時間（例えば、７秒）またはヒットの開始時間および終了時間の両方とを含むことに留意されたい。次いで、ソフトウェアは、ヒットデータ３１５を永続メモリ６７４に記憶する、および／または、ソフトウェアがスマートフォン１０８に接続することができる場合、ヒットデータ３１５を無線トランシーバ６７６（または送信機）を介して送信する。

図５を参照すると、ベイピングを監視するためのシステムの例示的なスマートフォンユーザインターフェース４００が示されている。多くのユーザインターフェースが想定されるが、１つの例示的なユーザインターフェースは、ユーザがベイピングを監視するためのシステムの使用を最初に開始するときにユーザからデータを収集するために使用されるテキスト入力インターフェースである。

人口統計情報４０１がユーザから収集され、例えば、ユーザの名前、年齢、喫煙年数、および、ユーザがニコチン摂取量を減らし、望ましくは、完全にベイピングをやめるのに役立つ任意の他のデータである。

意図情報４０２がユーザから収集され、例えば、ユーザがどの程度やめたいか、ユーザがどれだけ速くやめたいか、一定期間に（例えば、日ごと、週ごとに）ユーザがどれだけの量のベイピング製品を消費するかなどである。

ユーザが情報の入力を終了すると、ユーザは「Ｄｏｎｅ」機能４０６を呼び出し、情報は保存され、および／またはリモートストレージのためにサーバコンピュータ１０２に転送される。

ユーザインターフェース４００は、グループ内のユーザのアドレス（例えば、ユーザ間で競争が生じるのを助ける）などの他の情報も収集することが想定されることに留意されたい。

図６を参照すると、ベイピングを監視するためのシステムの第２の例示的なスマートフォンユーザインターフェース４１０が示されている。多くのユーザインターフェースが想定されるが、１つの例示的なユーザインターフェースは、ベイピングを監視するためのシステムのユーザに情報および激励を提供するために使用されるディスプレイインターフェースである。

識別のため、ユーザの名前４１１が表示される。

いくつかの実施形態では、ベイピングの統計４１２が表示され、前日および現在に何分間のベイピングが実行されたかをユーザに示す（簡潔さおよび明瞭さの理由で２日のみが示されている）。

いくつかの実施形態では、激励メッセージ４１３が表示される。この実施例では、ベイピングを監視するためのシステムは、ユーザが頻繁にベイプする時間に近づいていること、例えば、ユーザが職場に運転しているまたはバーに入店していることを特定する。この激励メッセージ４１３は、ユーザにいくらか挑戦的であり、ユーザに１０分間ベイプしないよう求め、１０分間ベイピングを控えることができる場合、ユーザは３ポイントを与えられる。いくつかの実施形態では、ベイピングを監視するためのシステムは、図６のようにポイントシステムなどのベイピングの削減を促す報酬システムを使用することに留意されたい。ユーザがポイントを蓄積すると、ポイントは、ギフトカード、製品などの様々なアイテムに交換可能である。

ユーザは、ユーザインターフェース４１０を終了する指示４１６を受ける。

図７、図７Ａ、図８、および図８Ａを参照すると、ベイピングを監視するためのシステムのベイプ監視装置３００の例示的なエンクロージャ３６０／３７０の実施形態が示されている。図７および図８では、ベイプ監視装置３００の２つの例示的な物理的実施形態が示されているが、物理的ベイプ監視装置３６０が既存のベイプ装置１００Ａ／１００Ｂ／１００Ｃに取り付けられる形状、サイズ、または方法に制限はない。図７Ａおよび図８Ａは、それぞれ既存のベイプ装置１００Ａ／１００Ｂ／１００Ｃが、ベイプ監視装置３００回路を収容するそれぞれのエンクロージャ３６０／３７０内に設置されたことを示す断面図である。

物理的エンクロージャ３６０／３７０は、様々な既知の既存のベイピング装置１００Ａ／１００Ｂ／１００Ｃに取り付けられ、図示される既存のベイピング装置１００Ａ／１００Ｂ／１００Ｃは、そのような実施例であることを意図され、網羅的ではない。既存のベイプ装置１００Ａ／１００Ｂ／１００Ｃの製造業者は、既存のベイプ装置１００Ａ／１００Ｂ／１００Ｃのサイズおよび形状のバリエーションを自由に作り出すことができるので、いくつかの実施形態では、物理的エンクロージャ３６０／３７０は、シリコーンなどの弾性材料から作製される。このような場合、物理的エンクロージャ３６０／３７０の受容チャネル３６２／３７２は、既存のベイプ装置１００Ａ／１００Ｂ／１００Ｃの一部にわたって伸び、既存のベイプ装置１００Ａ／１００Ｂ／１００Ｃを保持するだけでなく、既存のベイプ装置１００Ａ／１００Ｂ／１００Ｃの表面に対するシールを提供し、空気音および漏れを低減する。

既存のベイプ装置１００Ａ／１００Ｂ／１００Ｃは吸入口１１２Ａ／１１２Ｂ／１１２Ｃを有するので、物理的エンクロージャ３６０／３７０は吸入口１１２Ａ／１１２Ｂ／１１２Ｃを覆う。ユーザが既存のベイプ装置１００Ａ／１００Ｂ／１００Ｃのマウスピース１１０Ａ／１１０Ｂ／１１０Ｃを通して吸入するとき、空気は、吸入ポート３６４を通って物理的エンクロージャ３６０／３７０に流入し、物理的エンクロージャ３６０／３７０内の内部空洞を通って、既存のベイプ装置１００Ａ／１００Ｂ／１００Ｃの空気吸入口１１２Ａ／１１２Ｂ／１１２Ｃに流入する。ヒット検出器６９０は、内部空洞にインターフェース接続され、ユーザがマウスピース１１０Ａ／１１０Ｂ／１１０Ｃを通して吸入すると、空気流がヒット検出器６９０によって検出され、ヒットが取られていることを登録する。いくつかの実施形態では、吸入ポート３６４のサイズは、吸入中に内部空洞内に特定の圧力降下を生じるサイズに調整される。

例として、図８Ａを使用すると、ヒット検出器６９０が圧力センサである場合、既存のベイプ装置１００ＣのユーザがマウスピースＨＯＣを通して吸引すると、空気が空気吸入口１１２Ｃを通して引き込まれ、物理的エンクロージャ３７０の内部空洞内に圧力降下を生成し、これは、このヒット検出器６９０が圧力センサであるので、ヒット検出器６９０によって測定される。最終的に、空気は、吸入ポート３６４を通して内部空洞内に流入し、内部空洞内の圧力は、別のヒットが取られるまで、以前の圧力に戻る。ベイプ監視回路３０１は、これらの圧力変化を監視し、圧力低下を認識してヒット記録にヒットを記録する。

いくつかの実施形態では、ヒット記録は、リアルタイムで（例えば、ヒットが取られたときに）ユーザデバイス（例えば、スマートフォン１０８）に送信される。そのような場合、ヒット記録を受信した後、いくつかの実施形態では、ユーザデバイス（またはユーザデバイス上で実行されるソフトウェア）は、ヒットの時刻および／または位置をヒット記録に追加し、次いで、将来の処理および／または報告のためにヒット記録を記憶する。ベイプ監視装置とユーザデバイス（例えば、スマートフォン）との間に接続または断続的接続が存在しないいくつかの実施形態では、ヒット記録は、ユーザデバイスのメモリに記録され、ベイプ監視装置とユーザデバイスとの間に接続が行われると、複数のヒット記録が、ベイプ監視装置からユーザデバイスに送信される。そのような場合およびいくつかの実施形態では、ベイプ監視装置は、時計および／または測位サービスを有し、監視装置は、ヒットの時刻および／または位置をヒット記録に追加する。

図９を参照すると、ベイピングを監視するためのシステムのベイプ監視回路３０１の第２の概略図が示されている。プログラムは、概して、この例ではフラッシュメモリとして示される永続メモリ６７４内に記憶される。プロセッサ６７０は任意のプロセッサであり、典型的には組み込みシステム用に設計されたプロセッサであり、しばしば組み込みランダムアクセスメモリ６７５を有する。

８は、プロセッサ６７０に統合されて示されている。時間関数回路６８０は、プロセッサに時刻値を提供する。

任意選択の識別３０２は、プロセッサ６７０に統合されて示されるが、いくつかの実施形態では、任意選択の識別３０２が存在する場合、任意選択の識別３０２は、プロセッサ６７０の外部にあり、例えば、永続メモリ６７４（例えば、フラッシュ）内にプログラムされるか、または別個のデバイス（図示せず）に配置されることが同様に想定される。任意選択の識別３０２を有する実施形態では、ベイプ監視回路３０１は、ヒットデータの起源をさらに識別するために、ヒットデータ３１５内の任意選択の識別３０２から読み取られた識別値を含むことが想定される。

この実施形態では、ヒット検出器６９０は、例えば入力ポートを介してプロセッサ６７０にインターフェース接続される。ヒット検出器６９０をプロセッサ６７０にインターフェース接続する多くの方法が知られており、そのすべてが本明細書に含まれることに留意されたい。

この実施形態では、バッテリ、バッテリパック、１つまたは複数のコンデンサ、および１つまたは複数のスーパーキャパシタなど、任意の既知のまたは将来の電力貯蔵装置である電力貯蔵装置３２０によって、プロセッサ６７０および無線トランシーバ６７６に電力が供給される。電力貯蔵装置３２０は、ＵＳＢ充電ブリックなどの外部電源から電力を受けるコネクタ３２４から電力を得る充電／データ回路３２２から充電される。いくつかの実施形態では、コネクタ３２４は、当該業界で知られている無線充電インターフェースであることに留意されたい。

この実施形態では、無線トランシーバ６７６は、任意の伝送プロトコルおよび周波数帯域、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔ、Ｗｉ－Ｆｉ、または独自プロトコルを使用する無線トランシーバまたはラジオであり、アンテナ６７６Ａを有する。いくつかの実施形態では、無線トランシーバ６７６の機能は、有線データ接続によって置換または補足され、データは、永続メモリ６７４内に記憶され、次いで、有線接続が行われるとき、例えば、ベイプ監視装置３００を充電するときに、ベイプ監視回路３０１からスマートフォン１０８（または、パーソナルコンピュータ、タブレットなどの他のデバイス）に転送される。したがって、データは、充電／データ回路３２２およびコネクタ３２４を介してスマートフォン１０８または他のデバイスに転送される。

いくつかの実施形態では、ベイプ監視回路３０１は、プロセッサ６７０にベイプ監視回路３０１の位置を報告する全地球測位回路６７９（例えば、ＧＰＳ受信機）などの測位回路をさらに含む。そのような実施形態では、ベイプ監視回路３０１がヒット記録をキャッシュするときがあるので、各ヒットが取られたときのベイプ監視回路３０１の位置は、各ヒット記録に付加される。

図１０を参照すると、簡略化された多層フィードフォワードニューラルネットワークによって表される数学的プロセス８１０（例えば、ニューラルネットワーク）を使用するベイプ監視システムの例示的な学習実装形態が示されている。図示される実施形態では、ベイプ監視システムのアルゴリズムは、有限状態機械、ヒューリスティック、または任意のプログラミングパラダイムを使用して実装されることが想定されるが、ソフトウェアが正しい時間であると決定する際に、ユーザの習慣を学習し、激励、提案、注意散漫などを生成するために人工知能が利用される。いくつかの実施形態では、図１０および１２に示されるような学習プロセスがある。学習プロセスにおいて、ベイプ監視装置３００は、ヒットデータ３１５をスマートフォン１０８に送信する。スマートフォン１０８は、位置データを付加し、位置データを有するヒットデータ３１５Ａをサーバコンピュータ１０２に送信する。位置データを有するヒットデータ３１５Ａがサーバコンピュータ１０２で受信されると、位置データを有するヒットデータ３１５Ａが処理され、任意選択で外部データ８０４およびユーザデータ８０２を含み、それに応じて知識ベース８００が更新される。外部データ８０４の例は、気象データ、交通データ、日の出／日没時刻である。いくつかの実施形態では、外部データ８０４は、位置データを有するヒットデータ３１５Ａ内の位置データにローカルであるデータソースから受信される。例えば、位置データが、ユーザが特定の高速道路を運転していることを示す場合、外部データソースは、その特定の高速道路上の交通渋滞に関する外部データ８０４についてクエリされ、ユーザがヒットした時のユーザのストレスレベルを示すデータを取り込む。

いくつかの実施形態では、知識ベース８００は、任意の所与のユーザから独立して教示される（例えば、汎用）が、いくつかの実施形態では、知識ベース８００は各ユーザに固有である。

図１１を参照すると、簡略化された多層フィードフォワードニューラルネットワークによって表される数学的プロセス（以下、数学的プロセス８１０（例えば、ニューラルネットワーク）と呼ぶ）を使用する、ベイプ監視システムの例示的な停止実装形態が示されている。ベイプ監視システムのアルゴリズムは、有限状態機械、ヒューリスティック、または任意のプログラミングパラダイムを使用して実装されることが想定されるが、図示される実施形態では、人工知能が、ユーザの習慣を学習し、ソフトウェアが正しい時間であると判定する際に、激励、提案、注意散漫などを生成するために利用される。いくつかの実施形態では、図１１および１３に示されるような停止プロセスがある。停止プロセスにおいて、ベイプ監視装置３００は、ヒットデータ３１５をスマートフォン１０８に送信する。スマートフォン１０８は、位置データを付加し、位置データを有するヒットデータ３１５Ａをサーバコンピュータ１０２に送信する。位置データを有するヒットデータ３１５Ａがサーバコンピュータ１０２で受信されると、位置データを有するヒットデータ３１５Ａは、数学的プロセス８１０（例えば、ニューラルネットワーク）によって処理され、任意選択で外部データ８０４およびユーザデータ８０２を含み、それに応じて知識ベース８００が更新される。外部データ８０４の例は、気象データ、交通データ、日の出／日没時刻である。いくつかの実施形態では、外部データ８０４は、位置データを有するヒットデータ３１５Ａ内の位置データにローカルであるデータソースから受信される。例えば、位置データが、ユーザが特定の高速道路を運転していることを示す場合、外部データソースは、その特定の高速道路上の交通渋滞に関する外部データ８０４についてクエリされ、ユーザがヒットした時のユーザのストレスレベルを示すデータを取り込む。ユーザデータ８０２は、ユーザがベイピングをどれだけ積極的に中止したいか、ベイピング液の強さなど、ユーザによって設定されたパラメータを含む。

位置データを有する各ヒットデータ３１５Ａは、ヒットの時間、持続時間、および／または位置に基づいて、数学的プロセス８１０（例えば、ニューラルネットワーク）によって分析され、それに応じて知識ベース８００が更新される。数学的プロセス８１０（例えば、ニューラルネットワーク）は、ユーザがベイピングを中止または低減するのを助けるためにどのステップを取るべきか、およびそれらのステップをいつ開始すべきかを決定する。一実施形態では、ステップは、アクション３１７をユーザのスマートフォン１０８に通信することを含む。図１１に示す実施例では、分析に基づいて利用可能なステップは、激励（例えば、メッセージ、メロディ、表示色の変化）、注意散漫（例えば、メッセージ、質問に答える要求、ユーザがゲームをプレイすることを要求）、提案（例えば、ユーザが水を飲むなどの代替タスクを実行することを示唆するメッセージ）、チャレンジ（例えば、特定の時間間隔でベイピングしないインセンティブをユーザに提供）、またはポイントの獲得（例えば、特定の時間間隔にわたってベイピングことについてのポイントの獲得）を含む。

いくつかの実施形態では、スマートフォン１０８は、ユーザ更新データ３１５８をサーバコンピュータ１０２に定期的に送信する。ユーザ更新データには、例えば、ユーザの時刻や場所、および、「気分がどうか」や「ストレスを感じているか」などのクエリに対するユーザ応答が含まれる。これらの定期的送信は、ユーザが積極的にベイプしているかどうかとは無関係に、ユーザの位置およびステータスの情報を提供する。したがって、学習システムは、ユーザがベイプしていないときにユーザが何をしているかおよびユーザがどのように感じているかについてより多く学習するように構成可能である。さらに、ベイプ活動がない場合、ベイプ監視システムは、位置情報および／またはユーザステータス情報を有し、数学的プロセス８１０（例えば、ニューラルネットワーク）が、ユーザ位置情報および／またはユーザステータス情報に基づいて、ユーザを支援するためにどのステップを取るかを決定するように構成される。例えば、知識ベース８００が、ユーザが職場に到達するとき、ユーザが建物の外に２分間立ち止まりベイプをすることを示すデータを有する場合、ユーザ位置によってユーザが職場に到着したと特定されたときに、サーバは、アクション３１７をユーザのスマートフォン１０８に送信する。例として、アクション３１７は、ユーザがすぐにオフィスに向かうべきであるという提案、または、ベイプを４分間控えると例えば４ポイントのインセンティブを獲得するというチャレンジである。

任意のインセンティブが想定されるが、ポイントが例として示される。ユーザがポイントを蓄積すると、ユーザは、様々な商品またはサービスにポイントを交換することができる、または、ユーザは、互いに共同でチャレンジした他のユーザと競争することができる。そのような場合、これらの協働するユーザの各々がベイプ監視システムに追加されると、協働するユーザは友達として追加され、友達として、協働するユーザは、獲得されたポイント、目標の達成、マイルストーンの達成、クロスユーザニーズ（例えば、ユーザ１がユーザ２を励ますように電話するという提案）などの互いに関する情報を共有する。

さらに、ベイプ監視システムに参加する場合、ベイプ監視装置３００を購入し、ソフトウェアを無料で（例えば、広告の有無にかかわらず）使用するか、または、ベイプ監視装置が提供され（無料でまたは有料で）、ユーザがベイプ監視サービスに月額で支払うベイプ監視システムに加入するオプションがあることが想定される。サブスクリプションモデルでは、いくつかの実施形態では、ポイントは、月額料金の割引に交換可能である。

図１２を参照すると、ベイプ監視システムの例示的な学習フローチャートが示されている。初期化９００の後、ユーザデータが読み取られ（９０２）、ユーザに関するパラメータ、例えば、ユーザがベイピングをどれだけ積極的に低減または中止したいか、現在のベイピング率およびベイピング液強度などを決定する。次いでループが開始される。ループのたびに、サーバは、位置データを有するヒットデータ３１５Ａを受信し（９０４）、任意選択で外部データ８０４を検索し（９０６）、知識ベース８００を更新する（９０８）。例えば、学習中、ユーザのベイピングパターンがキャプチャされ、使用される際に、外部データ８０４から検索されたような外部要因にマッピングされ（９０６）、それに応じて知識ベース８００が更新される。具体例として、５回のヒットについての位置データを有するヒットデータ３１５Ａが、５：００ＰＭから５：０５ＰＭの間のある１日に受信され、位置は屋外である；外部データは、ユーザがいる場所が晴れていることを示す；５：００ＰＭから５：０５ＰＭの間の別の日にはヒットデータ３１５は受信されず、位置は屋外である；外部データは、ユーザがいる場所が降雨していることを示す。この場合、知識ベースは、降雨時にユーザがベイプを好まないという推論を行う。

ループは、十分な学習が発生したと判定されるまで繰り返される（９１０）。

図１３を参照すると、ベイプ監視システムの例示的な中止フローチャートが示されている。このプロセスでは、知識ベース８００を使用して、いつ、どのようなアクションを取る必要があるかを決定するが、ユーザのさらなるベイピングパターンが監視されるにつれて、またはユーザの既存のベイピングパターンがフィードバックとともに変化するにつれて、知識ベース８００が更新されることも完全に想定されることに留意されたい。初期化９５０の後、ユーザデータが読み取られ（９５２）、ユーザに関するパラメータ、例えば、ユーザがベイピングをどれだけ積極的に低減または中止したいか、現在のベイピング率およびベイピング液強度などを決定する。次いでループが開始される。ループのたびに、サーバは、位置データを有するヒットデータ３１５Ａを受信し（９５４）、任意選択で外部データ８０４を検索し（９５６）、位置データ３１５Ａおよび任意選択で外部データ８０４を有するヒットデータを処理して（９５８）、実行すべき行動があるかどうかを決定する。行動９６０を実行する必要がある場合、行動が実行され（９６２）、これは、激励を送る（例えば、メッセージ、メロディ、表示色の変化）、注意散漫を送る（例えば、メッセージ、質問回答の要求、ユーザがゲームをプレイすることを要求する）、提案を送る（例えば、水を飲むなどの代替タスクをユーザが実行することを示唆するメッセージ）、チャレンジを送る（例えば、特定の時間間隔でベイピングしないインセンティブをユーザに提供する）、またはポイントを送る（例えば、達成に対する）などを含む。例えば、処理９５８が、ユーザが現在の時間、位置、または活動（例えば、ユーザは親の家に入る前に通常ベイプする）にパターンを有すると判定する場合、１つのアクションは、５分間はベイプせず５ポイントを獲得するようにユーザにチャレンジすることである。次に、ベイピング監視システムは、５分間カウントし、その５分間にヒットデータ３１５を受信しない場合、ベイピング監視システムは、５ポイントをユーザに与え、ユーザを祝福し５ポイントを獲得したことをユーザに知らせるトランザクションをスマートフォン１０８に送信しする。

図１４を参照すると、ベイピングを監視するためのシステムの別の例示的なスマートフォンユーザインターフェース４２０が示されている。多くのユーザインターフェースが想定されるが、１つの例示的なユーザインターフェースは、表示インターフェースであり、これを使用して、友人間の競争による情報および激励を用いてベイピングを監視するためのシステムのユーザにインセンティブを提供する。

識別のため、ユーザの名前４１１が表示される。

いくつかの実施形態では、ベイピングの統計４１２は、前日および現在に何分間のベイピングが実行されたかをユーザに示すために表示される。

ベイピングを監視するためのシステムが、ポイントシステムなどのベイピングの低減を促すために報酬システムを使用するいくつかの実施形態では、ユーザは、この例示的なスマートフォンユーザインターフェース４２０において報告されるポイント（または他のトークン）を蓄積する（４２１）。この実施形態では、ユーザは、３人の他のユーザが友達であることを示し、この場合、友達の活動４２２の表示があり、ユーザは、ユーザのポイントをある種の競争で友達が蓄積したポイントと比較することができる。

上記のように、ユーザはユーザインターフェース４２０を退出する指示４１６を有する。

図１５は、ベイピングを監視するためのシステムのユーザに激励を提供するための別のユーザインターフェース４３０を示す。ベイピングを監視するためのシステムが、ユーザがストレスを受けているまたは過度にベイピングする可能性がある状況にあると判断する場合、例えば、アプリケーション内のメッセージまたはポップアップメッセージとして、激励メッセージ４３１が表示される。

上記のように、ユーザは、ユーザインターフェース４３０を終了する指示４１６を有する。

上記に説明されるものに同等の要素を置換することができ、実質的に同じ結果を達成するために実質的に同じ方法で実質的に同じ態様で機能する。

上記の説明によって、システムおよび方法ならびにその付随する利点の多くが理解されるであろうと考えられる。また、本発明の範囲および精神から逸脱することなく、またはその重要な利点のすべてを犠牲にすることなく、様々な変更を、構成要素の形態、構造、および配置において行うことができることも明らかであると考えられる。本明細書において前述した形態は、その例示的かつ説明的な実施形態にすぎない。以下の特許請求の範囲は、そのような変更を包含し含むことを意図している。

Claims (20)

1. ベイピングを監視するためのシステムであって、
   メモリを備えたロジックと、ヒット検出器と、無線送信機とを内部に有するエンクロージャであって、該エンクロージャは、既存のベイピング装置に接続するように構成されて、ヒットが前記既存のベイピング装置のマウスピースから吸引されると、空気が前記エンクロージャの内部空洞を通ってベイプ監視装置に流れ、前記ヒット検出器は、前記内部空洞と流体連通しており、ヒットが吸引されると、前記内部空洞を通って流れる空気が前記ヒット検出器によって検出され、前記ロジックによってヒット記録が前記メモリに記録される、エンクロージャ；
   前記無線送信機を使用して前記ヒット記録をユーザデバイスに送信するヒット記録を送信する手段；および
   前記ヒット記録を処理する手段
   を備える、システム。
2. 前記ロジックはプロセッサを備え、前記ヒット検出器、メモリ、および無線送信機は、前記プロセッサに動作可能に連結され、前記プロセッサは、前記ヒット検出器が少なくともヒットの開始およびヒットの終了をシグナリングした後にヒットデータを生成するように前記ヒット検出器を監視するためのプログラム命令を実行し、前記プロセッサは、前記無線送信機を介して前記ヒットデータを前記ユーザデバイスに送信するための命令を実行することを特徴とする、請求項１に記載のベイピングを監視するためのシステム。
3. 前記ユーザデバイスはスマートフォンであることを特徴とする、請求項１に記載のベイピングを監視するためのシステム。
4. 前記ロジックはさらに、時刻を計測する時計を備え、前記ロジックは、各ヒットについて前記時刻を前記ヒット記録に追加することを特徴とする、請求項１に記載の
   ベイピングを監視するためのシステム。
5. 前記ロジックはさらに、前記ベイプ監視装置の位置を測定する全地球測位デバイスを備え、前記ロジックは、各ヒットについて前記ベイプ監視装置の位置を前記ヒット記録に追加することを特徴とする、請求項１に記載のベイピングを監視するためのシステム。
6. 前記ユーザデバイスは、該ユーザデバイスの位置を測定する全地球測位デバイスと、時刻を計測する時計とを有し、前記ヒット記録がリアルタイムで前記ユーザデバイスに送信される際に、前記ユーザデバイスが各ヒットについて前記時刻および位置を前記ヒット記録に追加することを特徴とする、請求項１に記載のベイピングを監視するためのシステム。
7. 前記ヒット検出器は圧力センサを備えることを特徴とする、請求項１に記載のベイピングを監視するためのシステム。
8. 前記ヒット記録を処理する手段は、前記ユーザデバイスにおいて提案を出力し、該提案はチャレンジを含むことを特徴とする、請求項１に記載のベイピングを監視するためのシステム。
9. 前記ヒット記録を処理する手段は、前記ユーザデバイスにおいて提案を出力し、該提案は激励メッセージを含むことを特徴とする、請求項１に記載のベイピングを監視するためのシステム。
10. 前記ヒット記録を処理する手段は、学習アルゴリズムを使用してユーザ習慣を予測し、該ユーザ習慣に基づいて提案を行うことを特徴とする、請求項１に記載のベイピングを監視するためのシステム。
11. ベイピングを監視する方法であって、
    既存のベイピング装置からヒットがいつ取られるかを特定し、前記ヒットの詳細を記録する工程；
    前記ヒットの詳細をデバイスに送信する工程；
    前記デバイスにおいて前記ヒットの詳細を記録する工程；および
    前記デバイスにおいて複数の詳細を受信した後、該複数の詳細から生成された統計を報告する工程
    を含む、方法。
12. 前記ヒットの詳細は、ヒットの時間を含むことを特徴とする、請求項１１に記載の方法。
13. 前記ヒットの詳細は、ヒットの位置を含むことを特徴とする、請求項１１に記載の方法。
14. 前記ヒットの詳細は、ヒットの持続時間を含むことを特徴とする、請求項１１に記載の方法。
15. 前記複数の詳細から提案を生成する工程をさらに含むことを特徴とする、請求項１１に記載の方法。
16. ベイプ監視装置であって、
    既存のベイピング装置に接続するように構成されたエンクロージャであって、ヒットが前記既存のベイピング装置のマウスピースから吸引されると、空気が、前記エンクロージャの吸入ポートから前記既存のベイピング装置の吸入口へ前記エンクロージャの内部空洞に流入する、エンクロージャ；
    メモリと、ヒット検出器と、無線送信機とを備える前記エンクロージャ内に位置するロジックであって、前記ヒット検出器は、前記内部空洞と流体連通しており、ヒットが前記既存のベイピング装置のマウスピースから吸引されると、空気が前記内部空洞から前記既存のベイピング装置の吸入口に引き込まれ、前記内部空洞内の空気圧が低減され、前記ヒットは前記ヒット検出器によって検出され、前記ロジックによってヒット記録が前記メモリに記録される、ロジック；および
    前記ロジックに電力供給する手段
    を備える、ベイプ監視装置。
17. 前記既存のベイピング装置の一部は、前記エンクロージャの封止部材内に適合することを特徴とする、請求項１６に記載のベイプ監視装置。
18. 前記ロジックは、プロセッサおよびメモリを含むことを特徴とする、請求項１６に記載のベイプ監視装置。
19. 前記ロジックは時計をさらに含み、ヒットが吸引されると、前記ロジックは前記時計を読み取り、該時計からの時間を前記ヒット記録に記録することを特徴とする、請求項１６に記載のベイプ監視装置。
20. 前記ロジックは、位置検出装置をさらに備え、ヒットが吸引されると、前記ロジックは前記位置検出装置を読み取り、前記位置検出装置からの位置を前記ヒット記録に記録することを特徴とする、請求項１６に記載のベイプ監視装置。